[發明專利]一種傾斜攝影模型建筑物外輪廓規則提取方法

在審

• 申請號: 202111573449.3
• 申請日: 2021-12-21
• 公開（公告）號: CN114332291A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 向瀚宇
• 申請（專利權）人: 武漢大勢智慧科技有限公司
• 主分類號: G06T11/20
• 分類號: G06T11/20;G06T17/05;G06T17/10;G06T17/20
• 代理公司: 武漢藍寶石專利代理事務所(特殊普通合伙) 42242
• 代理人: 方菲

1.一種傾斜攝影模型建筑物外輪廓規則提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：對已有的建筑物輪廓線上每一點在設定范圍的鄰域內進行直線擬合，從而得到多組直線參數；通過投票決定出可能存在的直線，并確定屬于同一條直線的點；判斷同一直線上的這些點的連續性，進而將直線分成多條線段，并確定哪些點構成某些線段，且對這些點進行分類；

S2：重新評估屬于某些線段的已分類點，進而調整已分類點的所屬關系，并重新擬合線段；對于無法確定屬于哪一條線段的未分類點，判斷其是否屬于某些線段；若存在某些點不屬于任何線段，對這些點按位置聚類，擬合新的線段；

S3：對距離和夾角較小的兩條線段合并處理，并對每條線段賦權，設置低權重的線段的點能夠被高權重的線段競爭過去；

S4：計算線段間的平行和垂直關系，對線段的參數進行微調，使之滿足平行和垂直的要求；

S5：建立Delaunay三角網，重構線段間的鄰接關系，使得所有建筑物內部的多邊形的外輪廓是閉合且規則的建筑物輪廓線。

2.根據權利要求1所述的一種傾斜攝影模型建筑物外輪廓規則提取方法，其特征在于，所述步驟S1包括：對已有的建筑物輪廓線上每一點在一定范圍的鄰域內進行最小二乘擬合，并轉化為極坐標下的直線參數ρ和θ，先對θ進行投票，通過新的θ重新計算ρ，再對ρ進行投票，投票根據ρ或θ的取值范圍，將其劃分為多個區間，每個點都屬于某一區間，具有較高分值的區間將進行后續的處理，投票算法得到一組直線，給定閾值判斷該直線在每一點是否連續，并將該直線分成多條線段。

3.根據權利要求1所述的一種傾斜攝影模型建筑物外輪廓規則提取方法，其特征在于，所述步驟S2包括：對于屬于某些線段的已分類點，計算該點到所屬線段和臨近線段的距離，若其到臨近線段的距離更小，則改變該點的所屬關系；對于無法確定屬于哪一條線段的未分類點，計算該點到臨近線段的距離，若小于給定閾值，則改變該點的所屬關系；對于仍不屬于任何線段的少數點重新擬合出一條新的線段。

4.根據權利要求1所述的一種傾斜攝影模型建筑物外輪廓規則提取方法，其特征在于，所述步驟S3中，若兩條線段的距離和夾角都小于給定閾值，則認為兩條線段是可以合并的，把兩條線段的點放在一起，重新擬合出一條新的線段。

5.根據權利要求4所述的一種傾斜攝影模型建筑物外輪廓規則提取方法，其特征在于，通過線段的長度、線段間的平行和垂直關系、線段的擬合準確度、線段的點的個數，來衡量線段的穩定程度，對于低權重的線段的點，如果其鄰近線段中存在權重更好的線段，則該點被高權重的線段競爭過去。

6.根據權利要求1所述的一種傾斜攝影模型建筑物外輪廓規則提取方法，其特征在于，所述步驟S5包括：

S51：以所有線段的端點為頂點，建立Delaunay三角網，計算Delaunay三角網中所有的邊的長度，并計算其中位數，刪除所有長度小于中位數的邊；

S52：若兩條線段的端點被三角網的邊連接，則認為存在鄰接關系，若這兩條線段平行，則生成一條垂直的線段連接平行線段，新生成的線段可用于填補線段提取過程中缺失的線段，若這兩條線段不平行，則延長線段至相交，由此可生成閉合的線段；

S53：進一步拆分線段成子線段，即每條線段上都不存在其他線段的端點，從子線段搜索封閉圖形，得到若干子多邊形和一個包含所有子多邊形的大多邊形；

S54：對每個子多邊形，計算其內部點中建筑物內部的點所占比例，若大于給定閾值，則認為該多變形為建筑物內部的多邊形；

若某些多邊形的面積或邊界長度很小，其內部可能沒有點，或者點數很少，則需要通過其與鄰接多邊形的公共邊界的長度進行判定，合并所有建筑物內部的多邊形，計算其外輪廓獲得閉合且規則的建筑物輪廓線。